본 연구는 지하수가 중요한 수자원이며 자연적 및 인위적 요인으로부터 오염에 매우 취약한 한국 제주도에서 수행되었다. 본 연구의 목적은 지리적으로 가중된 랜덤 포레스트(geographically weighted random forest, GWRF)를 사용하여 지하수 질산성 질소(NO3-N) 농도의 공간적 분포를 예측하는 것이다. 예측 성능과 GWRF의 견고성은 다섯 가지의 기존 기계학습 모델(conventional machine learning models, CMLMs)과 비교하였다. 주요 입력 변수의 영향—이는 토양/지표(land surface), 지질(geological), 인위적(인위적, anthropogenic) 요인으로 범주화—을 모델 예측에 대해 정량화하기 위해 Shapley Additive Explanations(SHAP) 분석을 사용하였다. 그 결과 제주도에서 지하수 NO3-N의 공간적 분포를 예측하는 데 있어 GWRF가 CWRF보다 우수한 성능을 보였다. CMLMs와 비교할 때, GWRF는 공간적 변이를 고려함으로써 보다 정확하고 공간적으로 편향되지 않은 예측을 제공하였다. SHAP 분석은 지하수 NO3-N에 영향을 미치는 주요 요인으로 평균 고도, 중질 점토밭 및 농업지역의 비율, 그리고 도시 지역을 제시하였다. 이러한 결과는 지리적으로 가중된 구조를 기계학습 모델과 결합하여 지리공간 데이터를 활용한 지하수 모델링에 적용할 가능성을 보여준다. 따라서 본 연구의 결과는 지하수 NO3-N 오염을 완화하기 위한 표적 관리 전략을 개발하는 데 기여할 수 있을 것이다. • GWRF를 적용하여 지하수 NO3-N 분포를 예측하였다. • 기존 ML 모델을 기준 비교군으로 사용하였다. • GWRF는 향상된 예측 정확도를 보였다. • 특히, GWRF는 공간적 자기상관(spatial autocorrelation)을 다루었다.

본 연구는 지하수가 중요한 수자원이며 자연적 및 인위적 요인으로부터 오염에 매우 취약한 한국 제주도에서 수행되었다. 본 연구의 목적은 지리적으로 가중된 랜덤 포레스트(geographically weighted random forest, GWRF)를 사용하여 지하수 질산성 질소(NO3-N) 농도의 공간적 분포를 예측하는 것이다. 예측 성능과 GWRF의 견고성은 다섯 가지의 기존 기계학습 모델(conventional machine learning models, CMLMs)과 비교하였다. 주요 입력 변수의 영향—이는 토양/지표(land surface), 지질(geological), 인위적(인위적, anthropogenic) 요인으로 범주화—을 모델 예측에 대해 정량화하기 위해 Shapley Additive Explanations(SHAP) 분석을 사용하였다. 그 결과 제주도에서 지하수 NO3-N의 공간적 분포를 예측하는 데 있어 GWRF가 CWRF보다 우수한 성능을 보였다. CMLMs와 비교할 때, GWRF는 공간적 변이를 고려함으로써 보다 정확하고 공간적으로 편향되지 않은 예측을 제공하였다. SHAP 분석은 지하수 NO3-N에 영향을 미치는 주요 요인으로 평균 고도, 중질 점토밭 및 농업지역의 비율, 그리고 도시 지역을 제시하였다. 이러한 결과는 지리적으로 가중된 구조를 기계학습 모델과 결합하여 지리공간 데이터를 활용한 지하수 모델링에 적용할 가능성을 보여준다. 따라서 본 연구의 결과는 지하수 NO3-N 오염을 완화하기 위한 표적 관리 전략을 개발하는 데 기여할 수 있을 것이다. • GWRF를 적용하여 지하수 NO3-N 분포를 예측하였다. • 기존 ML 모델을 기준 비교군으로 사용하였다. • GWRF는 향상된 예측 정확도를 보였다. • 특히, GWRF는 공간적 자기상관(spatial autocorrelation)을 다루었다.

연구 목적: 이 연구의 목적은 결혼이주민의 안전의식에 미치는 영향요인을 알아보는 것이다. 연구 방법: 대전ㆍ충남 거주 결혼이주민에게 설문조사를 실시하고 총 109부로 기술통계분석과 상관관계 분석을 바탕으로 위계적 회귀분석을 실시하였다. 연구 내용: Andrson & Newman(1973)의 행동모델 요인으로 결혼이주민의 안전의식에 미치는 영향요인을 분석한 결과는 다음과 같다. 한국어능력, 거주지역, 체류기간, 안전교육필요성, 교육언어, 비상대비안전안내서 인지여부가 영향요인으로 도출되었고 위계적 통계분석에서 가장 큰 영향요인은 안전교육필요성으로 확인되었다. 결론 및 제언: 본 연구를 통해 결혼이주민의 안전의식에 영향을 미치는 요인과 영향요인이 위계적으로 규명되었으므로 이를 바탕으로 결혼이주민의 안전의식을 고취할 수 있는 교육내용 및 교육방법에 대한 실질적인 방안이 모색되어야 할 것이다.

The purpose of this study is to investigate the distribution of VOCs concentration in the residential area of Yeosu Petrochemical Industrial Complex. VOCs measuring point is Jusam-dong, located about 1.5 km south of Yeosu National Industrial Complex. It was measured continuously for 7 days in each season by collecting twice a day for four seasons. VOCs were measured during four seasons in order to understand the characteristics of atmospheric VOCs concentration in Jusam-dong, a residential area near the Yeosu Petrochemical Industrial Complex. The mean concentrations of toluene, ethylbenzene, m,p-xylene, o-xylene and styrene were detected 100%, benzene 98%. The mean concentrations were hexane 0.93 ppb > toluene 0.81 ppb > benzene 0.63 ppb > 1,2-dichloroethane 0.49 ppb. The Seasonal concentration were low in spring and summer, and high in fall and winter. During the daytime and during the afternoon, the daytime concentration was higher than in the afternoon. The correlations between VOCs components were highly correlated with each other. Also there was a significant positive correlation with NO2, CO, and SO2 among air quality parameters. Compared with previous studies on other industrial complexes, the Jusam-dong site had higher concentrations of benzene than other regions, but other materials were generally low or similar.

The purpose of this study is to investigate the distribution of heavy metal concentrations in embient of residential areas near Gwangyang Industrial Complex. The heavy metal measuring points were selected as Taein-dong, Geumho-dong and Myododong. Sampling was carried out for 7 days in each season by sampling for 24 hours from 10 AM to 10 AM the next day at all measurement points during the four seasons. The analysis of this study showed that most heavy metals are within the permissible levels. In addition, there was no difference in seasonal fluctuation according to heavy metal components, indicating that all of the survey points in this study were in the same area of influence due to seasonal wind direction. The average enrichment factor of Cd, Cr, Ni, Pb and Zn is over 10, which can be evaluated as a heavy metal component with high pollution level by artificial sources. The results of evaluating the pollution index using domestic and foreign air quality standards exceed 14.3%, and the average of the pollution index was 0.61 to 0.62. These results showed that the level of heavy metal pollution in the residential area was not high. However, the heavy metal contamination effect caused by anthropogenic sources suggests that continuous monitoring is necessary from the acceptor's point of view.

In this study, the purpose of evaluating the site applicability of the chemical oxidation method using hydrogen peroxide among the in-situ cleanup techniques was to be applied to areas where excavation is restricted due to ground structures and underground burials. The range contaminated with TPH was 951 m3 and the TPH peak pollution concentration was 10,988 mg/kg, and based on the determination of hydrogen peroxide demand, the Cetane of 1 kg was calculated as 7.37 kg H2O2 and 2.27 kg H2O2 for organic matter in soil. The concentration of hydrogen peroxide was 35% and the input was 88 tons. The concentration was reduced from N.D. to 140.21 mg/kg as a result of site application in contaminated areas, and the reduction rate was 96.2 to 99.8%. The on-site applicability assessment using hydrogen peroxide confirmed that high-concentration contaminated areas can be reduced with high efficiency. In addition, when examining the amount of injection of an oxidizer to reduce time and cost in cleaning up contaminated soil using hydrogen peroxide, it was confirmed that the higher the concentration of hydrogen peroxide, the higher the efficiency of reducing it, the higher the efficiency of the penton oxidation when the presence of iron in the soil, or the addition of a catalyst iron salt. In addition, although the optimal concentration of hydrogen peroxide was found to be 10%, it is deemed necessary to consider other factors that may affect the efficiency of reducing pollution as a result of indoor experiments, and to calculate the appropriate concentration through field demonstration tests, and to determine whether catalyst is added.